Представьте себе мозг, состоящий не из нейронов, а из миллионов крошечных лампочек, которые учатся зажигаться в правильный момент. Это и есть нейронная сеть - искусственный интеллект, который имитирует человеческое мышление, учась распознавать закономерности и принимать решения. Она помогает во всем: от рекомендаций фильмов до создания искусства и прогнозирования погоды. Так как это работает, какие бывают типы нейронных сетей и как их используют в телеком-сфере - разобрали в статье.
История нейронных сетей
Нейронные сети на самом деле довольно старые. Концепцию нейронных сетей можно датировать математической статьей 1943 года - как может работать мозг. Ученые-компьютерщики пытались построить простые нейронные сети еще в 1950-х и 1960-х годах, но в конце концов эта концепция вышла из строя. В 1980-х годах эта концепция была возрождена, и к 1990-м годам нейронные сети получили широкое применение в исследованиях ИИ.
В 2017 году ученые разрабатывают трансформаторные нейронные сети, что становится настоящим прорывом.
Однако только с появлением сверхбыстрой обработки, огромных возможностей хранения данных и доступа к вычислительным ресурсам нейронные сети смогли развиться до уровня, которого они достигли сегодня. Они могут имитировать или даже превышать человеческие когнитивные способности.
Что такое нейронная сеть
Нейронная сеть - это тип вычислительной архитектуры, основанный на модели функционирования человеческого мозга. Отсюда и название «нейронная». Нейронные сети состоят из набора процессоров, называемых «узлами». Эти узлы передают данные друг другу, подобно тому, как в мозге нейроны передают друг другу электрические импульсы.
Нейронные сети используются в машинном обучении, которое относится к категории компьютерных программ, которые обучаются без определенных инструкций. В частности, нейронные сети используются в глубоком обучении - продвинутом типе машинного обучения, которое может делать выводы из немаркированных данных без вмешательства человека. Например, модель глубокого обучения, построенная на основе нейронной сети и достаточных учебных данных, может идентифицировать элементы на фотогр
Нейронная сеть, состоящая из узлов, разделенных на входной слой, несколько скрытых слоев и выходной слой, идентифицирует фотографию кота
Нейронные сети делают возможным многие типы искусственного интеллекта (ИИ). Большие языковые модели, такие как ChatGPT, генераторы изображений искусственного интеллекта, такие как DALL-E и т. Д.
Как работают нейронные сети
Нейронные сети состоят из набора узлов. Узлы разделены как минимум на три слоя. Эти три слоя:
- входной слой;
- «скрытый» слой;
- исходный слой
Эти три слоя являются минимумом. Нейронные сети могут иметь более одного скрытого слоя, помимо входного и выходного.
Независимо от того, на каком уровне он находится, каждый узел выполняет определенную задачу или функцию обработки данных, которые он получает от предыдущего узла. По сути, каждый узел содержит математическую формулу, причем каждая переменная в формуле имеет разный вес. Если результат применения этой математической формулы к входу превышает определенный порог, узел передает данные на следующий уровень нейронной сети. Если выходные данные ниже порогового значения, данные не передаются на следующий уровень.
Представим, что в корпорации «Акме» есть бухгалтерия со сложной иерархией. Сотрудники бухгалтерского отдела Acme на уровне менеджера утверждают расходы менее 1000 долларов, директора утверждают расходы до 10 000, а финансовый директор утверждает любые расходы, превышающие 10 000. Когда сотрудники из других отделов Acme Corp. подают свои расходы, они сначала обращаются к бухгалтерам. Любые расходы свыше 1000 долларов передаются директору, а расходы ниже 1000 долларов остаются на управленческом уровне - и так далее.
Бухгалтерский отдел Acme Corp. функционирует несколько как нейронная сеть. Когда сотрудники подают свои отчеты о расходах, это похоже на входной уровень нейронной сети. Каждый менеджер и директор является как бы узлом нейронной сети.
И подобно тому, как один бухгалтер может попросить другого менеджера о помощи в интерпретации отчета о расходах, прежде чем передать его бухгалтеру, нейронные сети могут быть созданы различными способами. Узлы могут общаться в нескольких направлениях.
Какие бывают типы нейронных сетей
Немає обмежень щодо кількості вузлів і шарів, які може мати нейронна мережа, і ці вузли можуть взаємодіяти практично будь-яким способом. Через це перелік типів нейронних мереж постійно розширюється. Але приблизно їх можна розділити на такі категорії
Нет ограничений по количеству узлов и слоев, которые может иметь нейронная сеть, и эти узлы могут взаимодействовать практически любым способом. Из-за этого перечень типов нейронных сетей постоянно расширяется. Но примерно их можно разделить на следующие категории:
- неглубокие нейронные сети обычно имеют только один скрытый слой;
- глубокие нейронные сети имеют несколько скрытых слоев;
- неглубокие нейронные сети быстрые и требуют меньшей мощности обработки, чем глубокие нейронные сети, но они не могут выполнять столько сложных задач, сколько глубокие нейронные сети.
Ниже приведен неполный список основных типов нейронных сетей.
Нейронные сети персептронов (Perceptron). Основной блок для многих других нейронных сетей. Используется для бинарной классификации - это простые неглубокие сети с входным и выходным слоями.
